数据预处理是深度学习模型训练的基础环节，直接影响模型性能。以下是关键步骤与建议：
1. 数据清洗 🧹
- 去除重复样本：使用唯一标识符筛选数据
- 处理缺失值：采用插值或删除策略
- 异常值检测：通过统计方法（如Z-score）识别并修正
2. 特征工程 🔧
- 特征标准化：将数据缩放到[0,1]区间
- 编码分类变量：One-Hot Encoding或Label Encoding
- 特征选择：使用卡方检验或基于模型的筛选
3. 数据增强 🔄
- 图像数据：旋转、翻转、裁剪等变换
- 文本数据：同义词替换、回译增强
- 时间序列：添加噪声、时移操作
4. 数据划分 ➗
- 采用分层抽样保持类别分布
- 常见比例：训练集70%，验证集15%，测试集15%
- 避免数据泄露：确保划分过程独立于模型训练
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提示：预处理应根据具体任务调整，建议在训练前进行全流程验证 📈